Hva alle som jobber med cybersikkerhet må vite

Kunstig intelligens (AI) kan på samme tid betraktes som et unikt våpen og en økende trussel i forbindelse med moderne motstanderbekjempelse i den raskt skiftende verdenen av cybertrusler. To ulike observasjoner kan gjøres i denne forbindelse. Kunstig intelligens har et enormt potensial for å forbedre forsvaret mot cybertrusler i digitale miljøer, for innholdsbaserte analyser og for avanserte scenarier for trusseldeteksjon og -forebygging som går langt utover det tradisjonelle IT-sikkerhetsverktøy kan utrette. Vi skal se nærmere på de viktigste truslene fra kunstig intelligens som alle cybersikkerhetsaktører står overfor, og hjelpe dem som er interessert, med å bli kjent med potensielle trusler fra kunstig intelligens og hvordan man kan beskytte seg mot dem.

Effekten av kunstig intelligens på cybersikkerhet

Det har blitt sagt og skrevet mye om effekten av kunstig intelligens på cybersikkerhet. Det er imidlertid fortsatt et ungt felt, og det kan bli gjenstand for forskning i fremtiden, både fra et teknologisk og sosialt perspektiv.

Maskinlæring og kunstig intelligens har blitt integrert i cybersikkerhetsaktiviteter med fordeler som trusselidentifikasjon, signalgjenkjenning og iøynefallende mønstre i utstyr. De nye løsningene og applikasjonene basert på kunstig intelligens hjelper cybersikkerhetsspesialister med å gjøre omfattende beregninger og funn av potensielle trusler og reagere på sikkerhetsbrudd i tide.

Men i takt med den raske veksten i bruken av kunstig intelligens ser vi også en økende tendens til at kunstig intelligens brukes til å planlegge og gjennomføre nye og mer kompliserte angrep som ikke kan avverges av konvensjonelle sikkerhetssystemer. Dette er truslene fra kunstig intelligens, og de er en stor utfordring for organisasjoner over hele verden. Derfor er det viktig å fortsette å være på utkikk og iverksette proaktive tiltak for cybersikkerheten.

Forstå trusler fra kunstig intelligens

Adversarial maskinlæring

Adversarial maskinlæring er en praksis som tar sikte på å undergrave driften av systemer og modeller for kunstig intelligens ved å mate dem med stimuli som er spesielt konstruert for å villede eller skjule. Dette skyldes at hackere enkelt kan trenge inn i algoritmen for kunstig intelligens og begynne å endre resultatene eller til og med velge falske positive eller negative resultater eller infiltrere sikkerhetstiltak.

Skadelig programvare drevet av kunstig intelligens

En av de nye trendene blant nettkriminelle er bruken av kunstig intelligens for å skape skadevare som kan lære og forbedre seg når det gjelder funksjonalitet og måter å trenge inn i IT-systemer på hver gang den samhandler med dem og de sikkerhetstiltakene som brukes for å beskytte dem. Intelligent skadelig programvare er selvforsynt og krever ingen inngripen fra skaperne, og de er i stand til å gjenkjenne svakheter, unngå å bli oppdaget og spre seg i hyperspeed i nettverksmiljøet, noe som er farlig for organisasjoners informasjon og materiell.

Deepfakes og manipulerte medier

Deepfake-teknologien omfatter falske lyd-, video- og bildeopptak som er syntetisert ved hjelp av algoritmer for kunstig intelligens. De kan utnytte deepfakes til å underslå ressurser, formidle falsk informasjon eller organisere telefonsvindel, noe som ødelegger tilliten og ærligheten i interaksjoner.

Phishing-angrep forsterket av kunstig intelligens

Phishing-angrep med kunstig intelligens utnytter kunstig intelligens til å utvikle flere falske e-poster som er unike og vanskelige å dechiffrere. Denne typen angrep gjør det mulig for angriperne å sende phishing-meldinger til spesifikke personer basert på detaljer som alder, kjønn og andre personlige attributter som kan samles inn fra dataanalysen.

Automatisert sosial manipulering

Flere sosial manipuleringsangrep benytter kunstig intelligens som involverer maskinlæring for å oppnå følgende:

Analysere data som legges ut på sosiale medier, velge ut mål for angrep og lage meldinger som utnytter psykologiske smutthull. Kognitive metoder er allsidige i den forstand at de er i stand til å tvinge frem menneskelige handlinger, lure brukere og få tak i sensitiv informasjon.

Redusere trusler fra kunstig intelligens: Sikkerhetsrevisjon

Anbefalinger og beste praksis for profesjonelle innen cybersikkerhet.

Kontinuerlig overvåking og analyse

Sikkerhetseksperter må ta i bruk egnede verktøy for å oppdage slike trusler knyttet til systemer basert på kunstig intelligens i sanntids databehandling. Ved å overvåke nettverkstrafikk, systemlogger og brukeraktiviteter kontinuerlig, vil organisasjoner være i stand til å oppdage atferd som kan være potensielle indikatorer på angrep basert på kunstig intelligens.

Økt sikkerhetsbevissthet

Det er avgjørende å sikre at de ansatte forstår risikoen som kunstig intelligens utgjør, og at de riktige cybersikkerhetstiltakene blir iverksatt for å forhindre at angrep drevet av kunstig intelligens oppstår. Kognitive opplæringskonsepter for sikkerhetsbevissthet omfatter blant annet å vurdere og identifisere hva som er phishing, evaluere e-poster og lenker som mottas, og vite hvordan man skal rapportere merkelige ting.

Adaptive sikkerhetstiltak

Adaptiv sikkerhet basert på kunstig intelligens og maskinlæring gjør det mulig for organisasjoner å tilpasse sikkerhetstiltakene til nåværende og fremtidige trusler og risikoer. Adaptive sikkerhetsløsninger er evnen til å analysere mønstre i dataangrep, justere sikkerhetstiltak og -kontroll og forsvare seg mot nye trusler på en dynamisk måte med liten eller ingen menneskelig inngripen.

Samarbeid og informasjonsdeling

Informasjonsdeling er en viktig faktor innen cybersikkerhet, og på grunn av de nye truslene fra kunstig intelligens bør dette gjøres med andre fagpersoner på dette feltet. På denne måten kan ulike organisasjoner øke forståelsen av forsvarsproblemer og respons, samtidig som de kan forbedre forsvarshåndteringen av konsekvensene av angrepene.

Etisk utvikling og regulering av kunstig intelligens

Det er avgjørende å opprettholde et etisk perspektiv på utviklingen av kunstig intelligens og å arbeide for riktig regulering og håndtering av potensielt farlige trusler knyttet til kunstig intelligens. Det foreslås også at cybersikkerhetspersonell fremmer nye teknologier for kunstig intelligens med mer åpenhet, ansvarlighet og rettferdighet for å unngå at de blir utsatt for manipulering og misbruk fra motstandernes side.

Oppsummering

Siden bruken av kunstig intelligens blir stadig mer vanlig innen cybersikkerhet, må representanter for cybersikkerhetsbransjen være mer mottakelige for endringer og være mer oppmerksomme på truslene som kommer med kunstig intelligens innen cybersikkerhet. Ved å innse hvilke farer kunstig intelligens kan medføre, iverksette vellykkede forsvarstiltak og påvirke ønskelig praksis for kunstig intelligens, kan cybersikkerhetsspesialister beskytte organisasjoners informasjon, IT-systemer og verdisaker mot nye typer trusler.

Etter hvert som kunstig intelligens og cybersikkerhet utvikler seg og blir stadig mer sammenvevd, blir det viktig å være relevant, lydhør og samarbeidsvillig for å kunne reagere effektivt på truslene som utviklingen av kunstig intelligens utgjør. Det er bare ved å ta i bruk disse prinsippene på riktig måte og ved at cybersikkerhetsspesialister bruker kunstig intelligens på en effektiv måte at vi kan bevare informasjonsteknologiens uangripelighet og kapasitet på et globalt nivå.

Vi har samlet de vanligste spørsmålene om dette temaet og svarene på dem

Hva er de nyeste truslene fra kunstig intelligens innen cybersikkerhet?

De nyeste truslene mot cybersikkerhet basert på kunstig intelligens omfatter avanserte phishing-kampanjer, stemmekloning, deepfakes og utenlandsk ondsinnet påvirkning. Angrep basert på kunstig intelligens kan også omfatte sofistikert spear phishing, nulldagsangrep og bruk av skadevare generert med kunstig intelligens for å unngå å bli oppdaget. I tillegg kan kunstig intelligens brukes til å skape mer overbevisende og målrettede angrep, noe som gjør dem vanskeligere å identifisere og avverge.

Hvordan kan kunstig intelligens brukes i ondsinnede dataangrep?

Kunstig intelligens kan brukes i ondsinnede dataangrep ved å utnytte maskinlæringsalgoritmer til å automatisere og forbedre egenskapene til tradisjonelle angrep. Dette inkluderer

• Phishing og sosial manipulering: E-poster og meldinger som er generert av kunstig intelligens, kan utformes slik at de på en overbevisende måte utgir seg for å være fra pålitelige kilder, noe som gjør dem mer effektive til å lure ofrene.
• Skadelig programvare og løsepengevirus: Kunstig intelligens kan brukes til å lage sofistikert skadelig programvare som tilpasser seg og utvikler seg for å unngå å bli oppdaget, og til å optimalisere angrep med løsepengevirus for maksimal effekt.
• Deepfakes og stemmekloning: Deepfake-teknologi basert på kunstig intelligens kan brukes til å skape overbevisende lyd- og videoimitasjoner, noe som muliggjør mer overbevisende svindelforsøk og angrep.
• Unngåelse av nettverksanomalideteksjon: Algoritmer basert på kunstig intelligens kan brukes til å omgå systemer som oppdager inntrengning ved å etterligne normale trafikkmønstre i nettverket.
• Automatiserte angrep: Kunstig intelligens kan automatisere angrep, noe som gjør dem raskere, mer målrettede og vanskeligere å oppdage.

Hvilke konsekvenser har kunstig intelligens for personvern og datasikkerhet?

Konsekvensene av kunstig intelligens for personvern og datasikkerhet er blant annet

• Datainnbrudd: Systemer med kunstig intelligens kan samle inn og behandle enorme mengder personopplysninger, noe som øker risikoen for uautorisert tilgang og datainnbrudd.
• Biometriske data: Ansiktsgjenkjenning og andre biometriske teknologier basert på kunstig intelligens kan krenke personvernet og samle inn sensitive data som er unike for enkeltpersoner.
• Ugjennomsiktig beslutningstaking: Algoritmer basert på kunstig intelligens kan ta beslutninger som påvirker menneskers liv, uten gjennomsiktig begrunnelse, noe som gjør det vanskelig å spore dem.
• Innebygde skjevheter: Kunstig intelligens kan videreføre eksisterende skjevheter i dataene den mates med, noe som kan føre til diskriminerende resultater og brudd på personvernet.
• Datasikkerhet: Kunstig intelligens-systemer krever store datasett, noe som gjør dem til attraktive mål for cybertrusler og øker risikoen for datainnbrudd som kan gå på bekostning av personvernet.

Hvordan kan organisasjoner forsvare seg mot trusler som drives av kunstig intelligens?

Organisasjoner kan beskytte seg mot trusler basert på kunstig intelligens ved å implementere sikkerhetsverktøy basert på kunstig intelligens, ta i bruk en lagdelt sikkerhetstilnærming, bruke autentiserings- og autorisasjonskontroller basert på kunstig intelligens, utdanne de ansatte, holde seg oppdatert om de nyeste truslene og utvikle omfattende beredskapsplaner for håndtering av hendelser.

Hvilke etiske hensyn må man ta ved bruk av kunstig intelligens i cybersikkerhet?

Etiske hensyn i forbindelse med cybersikkerhet basert på kunstig intelligens omfatter personvern og overvåking, diskriminerende resultater, ansvarlighet og åpenhet. Algoritmer basert på kunstig intelligens kan opprettholde skjevheter, og ugjennomsiktige beslutningsprosesser hindrer ansvarliggjøring. I tillegg kan verktøy basert på kunstig intelligens føre til at folk mister jobben, og reise spørsmål om ansvar og åpenhet i bruken av dem.

Dette bør cybersikkerhetsaktører gjøre for å holde seg beskyttet mot trusler fra kunstig intelligens

Cybersikkerhetsansvarlige bør ligge i forkant av truslene fra kunstig intelligens ved å kontinuerlig lære og tilpasse seg ny teknologi for kunstig intelligens, sikre etisk bruk av kunstig intelligens og integrere verktøy basert på kunstig intelligens for å forbedre trusseldeteksjon og -respons. De bør også fokusere på brukeropplæring, implementere robuste sikkerhetstiltak og holde seg oppdatert om nye trusler og løsninger.